Волгоградской области, да и актуальный уклад значимой части населения
Учебные материалы


Волгоградской области, но и жизненный уклад значительной части населения



Карта сайта

Загрузка...
^

3.2. Интегральная оценка уровня развития аграрной сферы в муниципальных районах Волгоградской области


Сельское хозяйство играет особую роль, определяя не только специфику экономики Волгоградской области, но и жизненный уклад значительной части населения. Волгоградская область разделена на 33 муниципальных района. Районы области отличаются разнообразием географического положения, природно-климатических условий, уровня развития сельскохозяйственного производства, что предопределяет не только их современное состояние, но и перспективы развития.
Разнообразие условий приводит к значительной колеблемости по районам показателей, характеризующих состояние сельского хозяйства. Уровень и масштабы развития сельского хозяйства по муниципальным районам области значительно варьируют (табл. 9). Одним из основных обобщающих показателей на уровне муниципальных районов является объем производства продукции сельского хозяйства (сумма продукции растениеводства и животноводства в стоимостной оценке по фактическим ценам, являющимися средневзвешенными ценами на товарную и нетоварную части произведенной продукции за год). Максимальный индекс объема производства продукции сельского хозяйства был отмечен в Светлоярском, Иловлинском районах области (в 2 и более раз в сопоставимой оценке к 2006г.). В 2011 году размах объема производства продукции в сельскохозяйственных предприятиях составлял 634 млн. рублей, а коэффициент вариации – 75%, в хозяйствах населения – соответственно 460 млн. рублей и 44%, в крестьянских (фермерских) хозяйствах – 261 млн. рублей и 81%.
Таблица 9
Показатели вариации объемов производства в 2011 году

Показатели

Среднее значение

Среднее квадратическое отклонение

Коэффициент вариации, %

Объем производства продукции сельского хозяйства, млн. руб.




сельскохозяйственные предприятия

841,5

634,5

75,4

хозяйства населения

1051,5

459,7

43,7

крестьянские (фермерские) хозяйства

323,5

260,6

80,5

Валовой сбор в хозяйствах всех категорий, тыс. тонн




зерновые и зернобобовые культуры

80,8

53,2

65,8

подсолнечник




картофель

10,6

7,0

65,8

овощи

23,4

54,6

233,0

бахчевые продовольственные культуры

8,2

19,8

241,8

Урожайность зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах всех категорий, ц/га

15,8

5,4

34,2

Урожайность подсолнечника в хозяйствах всех категорий, ц/га

8,1

5,5

67,8

Производство продукции в хозяйствах всех категорий, тыс. тонн




мясо (реализовано скота и птицы на убой, в живом весе)

6,4

6,5

102,2

молоко

15,2

7,4

48,4

яйца, млн. штук

22,8

33,2

145,7

Молочная продуктивность коров в сельхозпредприятиях, кг

3482,9

1118,6

32,1

Уровень рентабельности сельхозпредприятий, %

13,9

22,0

158,3

Источник: сост. автором по данным Территориального органа федеральной службы государственной статистики по Волгоградской области
Наибольший разброс по муниципальным районам имеет продукция крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных предприятий.
Среди сельхозпредприятий наибольшие объемы продукции сельского хозяйства были получены в 2011 году в Иловлинском, Городищенском, Новоаннинском, Урюпинском районах области. Доля Иловлинского района в объеме производства продукции сельского хозяйства в 2011 г. составила 9,4%, Новоаннинского – 7,9%.
По площади самыми крупными являются Палласовский район, сельскохозяйственные предприятия которого занимают около 9% сельхозугодий области, а также Урюпинский и Клетский районы (по 4 и более процентов). Зерновое производство в области распространено повсеместно. Размах урожайности зерновых культур по районам области в 2011 году составлял 5,4 ц/га, а коэффициент вариации – 34%. Среди сельхозпредприятий производство картофеля сосредоточено в основном в Городищенском и Быковском районах.
Овощеводством активно занимаются сельхозпредприятия Городищенского, Котельниковского и Среднеахтубинского районов, на долю которых в 2011 году приходилось 70% валового сбора овощей. Поголовье скота и птицы (в условном исчислении) наиболее плотно размещено на сельхозугодьях Среднеахтубинского, Светлоярского, Николаевского, Иловлинского районов. По объемам производства мяса в 2011 году лидировали Иловлинский и Светлоярский районы, молока – Калачевский, Суровикинский, Октябрьский, Старополтавский. Производство яиц сосредоточено на птицефабриках Николаевского, Среднеахтубинского, Городищенского районов. Бесспорным лидером производства шерсти является Палласовский район. Наивысшая в 2011 году среди районов области молочная продуктивность коров была отмечена в сельхозпредприятиях Калачевского (6380 кг молока в год), Жирновского (4053 кг) и Николаевского (5316 кг) районов. В результате роста молочной продуктивности в ряде районов колеблемость ее возросла, в 2011 году она составила 1119 кг, коэффициент вариации 32,1% (в 1990 г. – 15,3%).
Прибыльны сельхозпредприятия 25 районов области, наиболее высокий уровень рентабельности производства в 2011 году отмечен в сельхозорганизациях Новониколаевского, Новоаннинского, Михайловского, Еланского, Котельниковского, Быковского районов. Не было ни одного убыточного сельхозпредприятия в 14 районах. Вместе с тем, в сельхозпредпритиях Октябрьского, Палласовского районов на конец 2011 года удельный вес просроченной кредиторской задолженности приближался к 25%. В Еланском районе около трети дебиторской задолженности являлась просроченной.
Среднемесячная заработная плата одного работника, занятого в крупных и средних сельхозорганизациях, была выше, чем в других районах, в Новоаннинском и Чернышковском районах области.
Для рейтинговой оценки в настоящей работе использованы статистические показатели по муниципальным районам Волгоградской области, характеризующие состояние и тенденции развития сельскохозяйственных предприятий, крестьянских (фермерских) хозяйств и хозяйств населения, за 2007–2011 годы.
Полученные рейтинговые оценки ранжированы по возрастанию, т.е. по мере увеличения отклонений рейтинговых оценок муниципальных районов от наилучших результатов. Поскольку алгоритм расчета определяет рейтинговые оценки по минимальному отклонению от условного эталона, то районы в ранжированном списке расположены в порядке ухудшения показателей оценки. Наилучшие результаты имеет район с минимальным значением рейтинговой оценки.
Размах рейтинговой оценки по всем блокам показателей в 2011 году колеблется от 2,07 единицы отклонений от условного эталона в Николаевском районе до 2,74 единицы в Палласовском (рис. 21.)
Рис.21. Ранжирование интегральной рейтинговой оценки по муниципальным районам Волгоградской области всем блокам показателей в 2011г.
Источник: сост. автором
О величине размаха рейтинговых оценок по блокам можно судить по ящичковой диаграмме (рис.22). Диаграммы размаха используются для анализа и сравнения распределений. На диаграмме видно, что медианы (срединная линия ящичка) и разбросы значений (усы сверху и снизу ящичка) различаются по блокам показателей. Медиана, смещенная в сторону высоких значений показателя, свидетельствует о левосторонней асимметрии, т.е. большинство районов по 4 блоку показателей имеет показатели, превышающие средний уровень.
Межквартильный размах Rg определяет высоту ящичка. Символом

на диаграммах отмечены районы, значения оценок которых находятся от границы ящичка от 1,5Rg до 3Rg (выбросы), символом * – экстремальные значения (расстояние более 3Rg). Отмечается сравнительно низкая вариация рейтинговых оценок по 1 и 4 блокам показателей. Существенный размах оценок наблюдается по 2 и 3 блокам показателей «Природные, материальные и демографические ресурсы» и «Интенсивность и эффективность производства».
○ – выбросы
* – экстремумы
 – размах
25–75% районов
медиана
Рис.22. Диаграмма размаха рейтинговых оценок по блокам показателей в 2011г.
Источник: сост. автором с использованием ППП SPSS Base 19.0
Были рассчитаны общие рейтинговые оценки муниципальных районов и оценки по каждому из 4 блоков показателей за период с 2007 по 2011 год. В приложении 16 приведен ранжированный список муниципальных районов по блокам показателей в 2011 году, а в приложении 17 – по всем блокам показателей – в динамике лет.
Исследование интегральных рейтинговых оценок позволяет, с одной стороны, характеризовать уровень и динамику развития сельскохозяйственной отрасли в районах, а с другой – дать сравнительную характеристику этого развития и наметить приоритеты дальнейшего развития каждого района. «Точками экономического роста» Волгоградской области являются муниципальные районы, имеющие наивысшие интегральные рейтинговые оценки, рассчитанные по четырем блокам показателей, входящие в первую десятку: Николаевский, Иловлинский, Новониколаевский, Новоаннинский, Алексеевский, Городищенский, Еланский, Киквидзенский, Михайловский и Нехаевский.
Структурирование по блокам оценочных показателей открыло возможность диагностики по отдельным блокам, что позволяет выявлять «слабое звено» и концентрировать ресурсы для решения первоочередных задач развития муниципальных районов (прил. 18–22). Николаевскому муниципальному району, например, особое внимание необходимо обратить на повышение эффективности использования имеющихся ресурсов по показателям третьего блока (производство продукции животноводства населением, производство продукции в сельхозорганизациях в расчете на рубль затрат и основных фондов и др.). Новоаннинский и Новониколаевский районы имеют невысокие показатели по второму блоку показателей (плотность поголовья скота, фондовооруженность и фондообеспеченность и др.). В Городищенском и Иловлинском районах негативное влияние оказывают показатели четвертого блока (цепные темпы роста объемов основных видов продукции).
Логика анализа рейтинговых оценок в целях эффективного управления заключается в следующем. По каждому району анализируется его рейтинг по каждому блоку показателей. Сначала выявляются проблемные блоки, по которым районы имеют низкий рейтинг, затем – конкретные индикаторы в проблемном блоке. Например, Иловлинский муниципальный район, занимающий в 2011 году по первому и второму блокам лидирующие позиции наравне с Алексеевским и Николаевским районами, по третьему и четвертому блокам имеет невысокие результаты. По третьему блоку это обусловлено негативным влиянием показателей, имеющих наибольший статистический вес при расчете рейтинговых оценок: объемом производства продукции в хозяйствах населения в расчете на 1 сельского жителя (в 3 и более раз меньше, чем в районах–лидерах), хотя по выходу продукции в расчете на 100 га сельхозугодий Иловлинский район является лидером (имеет за счет животноводства наилучший среди районов результат). По четвертому блоку показателей решающими являются более высокие темпы приростов продукции в районах-лидерах, полученные по сравнению с относительно неурожайным 2010 годом (урожайность зерновых, например, в районе–эталоне была в 2 раза больше, чем в Иловлинском районе). В Алексеевском муниципальном районе негативное влияние на общий рейтинг оказали показатели третьего блока – не только более низкие, чем в районах–лидерах, объемы производства подсолнечника и зерна, и как следствие – показатели выхода продукции в расчете на рубль затрат, на 100 га сельхозугодий, но и недостаточно высокие показатели, характеризующие развитие животноводства в хозяйствах населения. Городищенский муниципальный район, входивший в первую тройку районов в 2007–2010 годах, в 2011 году имеет только шестой результат по всем блокам показателей. По первому блоку существенное влияние оказало сокращение по сравнению с 2010 годом объема инвестиций (по сравнению с районом–лидером в 2011г. вложено инвестиций в 6,6 раза меньше). По третьему блоку показателей Городищенский район признан лидером по объемам производства продукции растениеводства в хозяйствах населения, однако продукции животноводства населением выращивается значительно меньше, чем в районах–лидерах. По четвертому блоку показателей вместо приростов продукции отмечено сокращение производства зерновых и бахчевых культур, молока и яиц, по этому блоку район в 2011 году замыкает рейтинговую таблицу.
Перспективным направлением развития сельского хозяйства в Алексеевком, Иловлинском и Городищенском районах может стать животноводство, в частности на личных подворьях населения. Если в районе–лидере в среднем на 1 сельского жителя получили в 2011 году по 439 кг мяса, то в Иловлинском районе–по 179 кг, Алексеевском – по 149 кг, Городищенском – по 81 кг. Молока в районе–лидере в среднем на 1 сельского жителя получили по 1548 кг, в указанных районах – соответственно 764, 317 кг и 231 кг.
Результаты аналогичного анализа рейтинговых оценок по каждому району области являются инструментом обоснования принимаемых управленческих решений, важнейшим элементом системы экономического управления. Анализ положения каждого района по блокам показателей позволяет выявить «узкие места», имеющиеся симптомы неблагополучия, наметить пути решения проблем, найти резервы повышения эффективности производства, «точки роста», способные давать быструю отдачу вложенных ресурсов, выработать экономическую стратегию развития района.
Представляется, что наиболее действенным для этих целей может стать мониторинг рейтингов в динамике (прил.23–27), причем в целях обеспечения сопоставимости результатов в соответствии с теорией статистики при расчете рейтинговых оценок за все анализируемые годы должны применяться единые весовые коэффициенты. Автором за базу приняты коэффициенты 2007 г., что дает возможность накапливать данные в динамике. В ходе анализа определяются блоки, по которым в динамике выявлено ухудшение или улучшение позиций конкретного района. В 2008 году по сравнению с 2007 во всех районах, кроме Среднеахтубинского, рейтинговые оценки ухудшились. В 2008–2011 годах только Николаевскому муниципальному району присвоен статус «Стабильное улучшение интегральных рейтинговых оценок», в этот период стабильно улучшались рейтинговые оценки второго и четвертого блоков. В 6 районах (Быковском, Калачевском, Иловлинском, Котовском, Суровикинском, Чернышковском) введен статус «Нестабильное улучшение интегральных рейтинговых оценок» (после динамики последовательных улучшений в 2011г. отмечено ухудшение оценок).
К разряду «Нестабильное ухудшение интегральных рейтинговых оценок» отнесены 12 муниципальных районов, в них отсутствует как однонаправленная, так и циклическая динамика ухудшения оценок, отмечаются периоды улучшения оценок продолжительностью от 1 до 3 лет. В состав последних входит и Городищенский район, один из лидирующих по уровню развития сельского хозяйства. Неустойчивая пилообразная динамика интегральных рейтинговых оценок (ежегодная смена тенденции) отмечена также в 12 муниципальных районах. Особое внимание привлекают муниципальные районы, имеющие в течение 5 лет стабильное снижение интегральных рейтинговых оценок. Статус «Стабильное ухудшение интегральных рейтинговых оценок» получили 2 района – Кумылженский, Октябрьский.
После проведенного анализа управляющей системой должен определяться комплекс мероприятий, направленных на устранение негативных или на укрепление позитивных тенденций развития.
Вариативность полученных значений интегральных рейтинговых оценок указывает на потенциальную возможность выделения однородных групп муниципальных районов по уровню развития сельского хозяйства (пространственных кластеров).
Для группировки муниципальных районов Волгоградской области использовались возможности кластерного анализа в ППП SPSS Base 19.0 (авторизационный код d7341e6a21dbf3069d50).
Для определения возможного числа кластеров использован метод иерархической кластеризации, в основе которого лежит идея последовательного объединения объектов. Были опробованы несколько методов компоновки и различных мер расстояний. Наиболее интерпретируемые результаты получены при объединении в кластеры методом Уорда (Ward's metod). Кластерный анализ проводился в пространстве стандартизированных коэффициентов всех оценочных показателей. В этом случае районы группировались в 3 кластера. Для проведения кластерного анализа в данной работе в соответствии с рекомендациями [256, с. 38] проведена предварительная нормировка показателей – рассчитаны z-значения. Для определения состава и характеристик кластеров далее была реализована итеративная процедура кластеризации районов методом К-средних. В результате были получены пространственные кластеры, наиболее однородные по уровню развития сельского хозяйства.
Изменение состава каждого кластера по годам приведено в приложениях (28-30). В качестве расстояния до центра кластера приведена евклидова метрика. Чем дальше от центра, тем больше шансов попасть в другой кластер.
Анализ динамики показывает, что состав кластеров изменился в 2010 году, часть муниципальных районов из второго кластера со средним уровнем развития сельского хозяйства переместилась в третий кластер с низким уровнем развития (рис.23).
В первый кластер стабильно входит Городищенский район, во второй кластер – Алексеевский, Еланский, Киквидзенский, Михайловский, Нехаевский, Новоаннинский, Новониколаевский, Урюпинский и Фроловский районы.
Рис.23. Изменение состава кластеров (количество районов, входящих в каждый кластер)
Источник: сост. автором
Состав третьего кластера наиболее подвержен изменениям. Распределение муниципальных районов по пространственным кластерам в 2011 году приведено на рисунке 24. Территориально в состав первого кластера включены, в основном, пригородные районы г. Волгограда, в состав второго кластера – районы, расположенные на северо-западе и в центральной части, в состав третьего кластера – районы заволжья и юга области. Центры кластеров первого и третьего дальше всего отстоят друг от друга, ближе всего друг к другу центры второго и третьего кластеров. Управляют кластеризацией переменные «Затраты на 100 га сельхозугодий», «Условное поголовье на 100 га сельхозугодий», «Выход продукции на 100 га сельхозугодий», «Удельный вес посевов в пашне», «Среднемесячная зарплата», «Фондообеспеченность на 100 га сельхозугодий». Их средние наиболее значимо отличаются по кластерам (F= от 14,7 до 22,0).

3 кластер


4. Быковский
10. Дубовский
14. Калачевский
2. Камышинский
25. Котельниковский
7. Котовский
5. Ленинский
31. Октябрьский
23. Ольховский
6. Палласовский
21. Серафимовичский
19. Старополтавский
17. Суровикинский

1 кластер


3. Городищенский
13. Иловлинский
8. Светлоярский
1. Среднеахтубинский

2 кластер


27. Алексеевский
20. Даниловский
24. Еланский
15. Жирновский
30. Киквидзенский
32. Клетский
22. Кумылженский
12. Михайловский
29. Нехаевский
11. Николаевский
26. Новоаннинский
28. Новониколаевский
18. Руднянский
16. Урюпинский
9. Фроловский
33. Чернышковский
Рис.24. Состав пространственных кластеров муниципальных районов Волгоградской области в 2011 году
Источник: сост. автором
Группировка муниципальных районов в пространственные кластеры по уровню развития сельского хозяйства позволила выявить приоритеты в развитии каждого пространственного кластера (табл. 10).
Таблица 10
Состав пространственных кластеров муниципальных районов
Волгоградской области в 2011 году

Кластеры, уровень развития сельского хозяйства

Показатели, характеризующие
отличительные особенности
пространственного кластера

Муниципальные районы, входящие в пространственный
кластер

1 кластер
Высокий уровень

Уровень оплаты труда, фондообеспеченность, поголовье скота и птицы, эффективность сельхозпроизводства, развитие растениеводства и садоводства в хозяйствах населения, темпы прироста мясной продукции

Городищенский, Иловлинский, Светлоярский, Среднеахтубинский

2 кластер
Средний уровень

Значительные объемы производства зерна и подсолнечника, высокая доля прибыльных организаций, существенные темпы прироста зерна и масличных культур

Алексеевский, Даниловский, Еланский, Жирновский, Киквидзенский, Клетский, Кумылженский, Михайловский, Нехаевский, Николаевский, Новоаннинский, Новониколаевский, Руднянский, Урюпинский, Фроловский, Чернышковский

3 кластер
Низкий уровень

Относительно развитое зерновое производство в сельскохозяйственных и фермерских хозяйствах, развитие животноводства в хозяйствах населения

Быковский, Дубовский, Калачевский, Камышинский, Котельниковский, Котовский, Ленинский, Октябрьский, Ольховский, Палласовский, Серафимовичский, Старополтавский, Суровикинский

Источник: сост. автором
Муниципальные районы, вошедшие в первый кластер, имеют высокий уровень состояния и развития сельского хозяйства. В 2011 году, имея существенные финансовые ресурсы, значительное поголовье скота и птицы, высокие энерго и фондообеспеченность, благоприятную демографическую составляющую, они весомо отличались по эффективности производства в организациях и уровню развития растениеводства и садоводства в хозяйствах населения, выделялись высоким приростом мясной продукции. Вектором дальнейшего развития районов кластера видится модернизация производства, формирование на их базе экономических кластеров зернового, масличного и мясо-молочного направлений. Экономические кластеры представляют собой оптимальное сочетание рыночных возможностей саморегулирования экономики с возможностями государственного воздействия. Вызываемый таким взаимодействием синергетический эффект способен выявить новые и укрепить традиционные «точки экономического роста» региональной экономики.
Для муниципальных районов пригородной зоны и непосредственно прилегающих к областному центру особенно актуальным является акцент на продукцию, выращиваемую населением и крестьянскими (фермерскими) хозяйствами, востребованную в городах. Посредническим звеном между производителем и потребителем могут и должны были стать снабженческо-сбытовые потребительские кооперативы.
Муниципальные районы, составляющие второй кластер, могут быть отнесены к среднему уровню развития сельского хозяйства. Отличительной особенностью их является значительные объемы производства зерна и подсолнечника в расчете на душу населения. По большинству показателей они имеют меньшие значения, чем районы первого кластера, вместе с тем по первому блоку показателей во втором кластере больше прибыльных организаций, по второму блоку показателей - выше удельный вес посевов и паров, по третьему блоку показателей – больше получено продукции относительно фактических затрат, по четвертому блоку – наиболее существенные приросты производства зерна и масличных культур. Дальнейшее развитие районов кластера может идти по пути развития животноводства, в том числе в хозяйствах населения, разворачивания переработки продукции.
Муниципальные районы третьего кластера имеют относительно низкий уровень состояния и развития сельского хозяйства. В этом кластере отмечается относительно развитое зерновое производство в сельскохозяйственных и фермерских хозяйствах, высокие показатели, свидетельствующие о развитии животноводства в личных подсобных хозяйствах населения. Для дальнейшего развития сельского хозяйства для районов этого кластера необходима техническая модернизация (высокий износ основных фондов), внедрение новых технологий производства продукции, рассчитанных на устойчивое получение продукции, разведении поголовья скота, адаптированного к местным климатическим условиям, развитие животноводства в хозяйствах населения. В увеличении объемов производства продукции в хозяйствах населения заинтересованы органы местного самоуправления, поскольку размер посевных площадей и поголовье скота в хозяйствах населения, проживающего в сельских поселениях, включены в Перечень показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы муниципального образования. Органы государственной власти субъектов Российской Федерации и органы местного самоуправления в пределах своих полномочий должны разрабатывать и осуществлять меры по развитию личных подсобных хозяйств и социально–экономическому развитию сельских поселений, в рамках соответствующих программ определять форму, размеры и порядок поддержки личных подсобных хозяйств и обслуживающих их сельскохозяйственных кооперативов и иных организаций.
Таким образом, мониторинговое наблюдение за рейтингами муниципальных районов по состоянию и развитию сельского хозяйства, выявление и анализ происходящих изменений, группировка муниципальных районов в пространственные кластеры способствует формированию обоснованной экономической политики по развитию сельскохозяйственного производства во всех категориях сельских товаропроизводителей, выработке мер по определению приоритетов в развитии каждого пространственного кластера.

^ 3.3. Обоснование прогнозов развития сельского хозяйства


Волгоградской области


Диагностика сельского хозяйства предполагает прогнозирование развития сельского хозяйства в Волгоградской области, реализуемое методами регрессионного моделирования на основе выявленных тенденций и управляемых детерминант сельскохозяйственного производства.
Одним из ожидаемых результатов реализации Государственной программы развития сельского хозяйства является увеличение объема производства продукции сельского хозяйства. Прогноз индекса на перспективу по основной тенденции развития (тренду) позволяет характеризовать особенность изменения во времени временного ряда в наиболее общем виде как функцию времени, предполагая, что через время можно выразить влияние всех основных факторов. Использование тренда позволяет увидеть наиболее вероятный результат, который будет получен, если к системе не будут прилагаться никакие управляющие воздействия.
Колеблемость уровней ряда временного ряда индекса объемов производства продукции сельского хозяйства Волгоградской области во всех категориях сельских товаропроизводителей в 1991–2011 годах умеренная (8,2%) (рис. 25).
Рис.25. Динамика индекса объема продукции сельского хозяйства Волгоградской области (в процентах к 1990 г.)
Источник: сост. автором
Годовая динамика индекса достаточно адекватно описывается полиномиальным трендом 2 степени (средняя относительная ошибка аппроксимации трендовой модели составляет 9,8%):
y=85,653–5,4946t+0,2817t2 , t=1,2,…,21.
(1,233) (0,05)
Полиномиальный тренд годовой динамики индекса объема производства продукции сельского хозяйства (^ F=16,4) и все параметры по t-критерию статистически значимы. Однако, коэффициент детерминации (R2=0,65) свидетельствует о том, что 35% колеблемости уровней временного ряда не связано с рассматриваемой тенденцией. Кроме того, критерий Дарбина–Уотсона, равный 1,45 при критических значениях 1,13 и 1,54, попадает в зону неопределенности, что может интерпретироваться как наличие автокорреляции остатков и подтверждает невозможность использования уравнения для прогнозирования.
Анализ графического представления годовой динамики индекса объема производства продукции сельского хозяйства позволяет предположить, что в 1998 году произошло изменение тенденции: поворот от тенденции спада к тенденции подъема. Структурное изменение динамики подтвердило проведенное тестирование [253, с.509–513] Д. Гуйарати, основанное на введении в регрессионное уравнение фиктивной переменной Z, принимающей значение 1 до 1998 года и значение 0 после 1998 года. При изменении тенденции для определения параметров тренда рекомендуется использовать данные с момента времени, соответствующего последнему излому тенденции [107, с.135]. В соответствии с этими рекомендациями динамика индекса физического объема (в % к 1998г.) может быть представлена в виде линейного тренда:
y=106,53+5,917t , t=1,2,…,13.
(0,99)
Уравнение тренда при F(1,11)=35,8 и коэффициент (t=6,0) статистически значимы. Скорректированный коэффициент детерминации увеличился до 0,76, средняя относительная ошибка аппроксимации снизилась и составляет 5,7%.
Колеблемость уровней относительно тренда составляет 13,3, существенным является влияние отклонений от тренда 2008 и 2010 годов (рис. 26), это приведет к расширению доверительных интервалов прогноза. Применение для выравнивания временного ряда полинома улучшит характеристики точности, однако снижение индекса в 2010 году из–за негативного влияния погодных условий при прогнозировании будет продлевать эту тенденцию. Поэтому, более предпочтительным вариантом является использование линейного тренда.
Рис.26. Аппроксимация уровней временного ряда индекса объема производства продукции сельского хозяйства Волгоградской области линейной функцией
Источник: сост. автором с использованием ППП SPSS Base 19.0
Уравнение линейного тренда адекватно по критериям нулевого среднего, случайности (метод серий), независимости, нормальности распределения остатков. Среднее значение ряда остатков отлично от нуля, однако проверка по t-критерию подтвердила незначимость этого отклонения. В соответствии с рассчитанным критерием Дарбина–Уотсона автокорреляция в остатках отсутствует и уравнение может использоваться для прогнозирования (рис. 27).
Рис.27. Прогноз индекса объема производства продукции сельского хозяйства Волгоградской области по тренду развития (в % к 1998г.)
Источник: сост. автором
Доверительные интервалы прогноза рассчитаны исходя из установленной несущественности асимметрии и эксцесса (отношение коэффициентов к средней квадратической ошибке составляет менее 3-х) ряда остатков (табл.11).
Таблица 11
Доверительные интервалы прогноза индекса объема производства продукции сельского хозяйства Волгоградской области по тренду развития

Годы

Прогноз индекса,
в % к 1998г.

Доверительные интервалы, %

2012

189,4

223,3

155,5

2013

195,3

230,5

160,1

2014

201,2

237,3

165,1

2015

207,1

244,5

169,7

Источник: сост. автором
Качество уравнения и его пригодность для прогнозирования подтверждает результат, полученный в 2012г. Пересчитав полученные прогнозы к базе 2007 года (база 2007г. была заложена в областной целевой программе развития агропромышленного комплекса Волгоградской области в 2009–2012гг.), получим прогноз индекса объема производства продукции сельского хозяйства на 2012г. 118,5% (к 2007г.), который с вероятностью 0,95 входил в интервал от 97,3 до 139,7%. Фактически индекс физического объема в 2012г. составил 90,3% к предыдущему году или 111,8% к 2007г., что входит в доверительный интервал прогноза. Одновременно этот результат свидетельствует, что значение индекса производства продукции сельского хозяйства, предусмотренное долгосрочной областной целевой программой «Развитие агропромышленного комплекса Волгоградской области» на 2009-2012 годы, оказалось ниже программного индикатора. Прогнозирование по тренду развития как раз и позволяет предвидеть наиболее вероятный результат и при необходимости заблаговременно выявлять основные направления, по которым должны осуществляться управляющие воздействия к аграрной сфере с целью достижения гарантированных результатов.
Государственной программой развития сельского хозяйства Волгоградской области на период с 2014 по 2020 год предусмотрен прирост индекса объема производства продукции сельского хозяйства на 19,8% (к 2013г.). В 2013 году по отношению к 2012 году индекс должен составить 108,0% (по предварительным данным в 2013г. индекс фактически составил 109,2%). Пересчитав полученный в 2013 году результат к базе 1998 году, получим индекс 188,6% при прогнозе по тренду 195,3% и доверительном интервале от 160,1% до 230,5%.
Прогноз по тренду временного ряда предполагает сохранение на всем горизонте условий, при которых сформирован временной ряд. В нашем случае к условиям относится, например, объем производства зерна (в объеме продукции растениеводства в 2011г. около 46% приходилось на долю зерновых и технических культур, это определяющий фактор), а также погодно-климатические и другие условия. При выравнивании по прямой с рассматриваемой тенденцией не связано 24% вариации уровней временного ряда. Для выявления основных детерминант, воздействующих на сельскохозяйственное производство, необходимо проведение корреляционно-регрессионного анализа. Причем, влияние погодно-климатических факторов будет опосредованным через показатели урожайности сельхозкультур, приросты объемов продукции и др.
Объемы производства продукции растениеводства и животноводства в хозяйствах всех категорий определяются как сумма объемов произведенной продукции сельскохозяйственными организациями, крестьянскими (фермерскими) хозяйствами и хозяйствами населения. Поэтому задачи описания связей между множеством взаимосвязанных и взаимообусловленных показателей, обнаружения объективно существующих закономерностей решались также для каждой категории сельских товаропроизводителей. Для получения эффективных, несмещенных оценок проверялось соблюдение определенных предпосылок, в частности, близости распределения результативного и факторных признаков к нормальному закону. Расчеты автором велись с использованием пакета прикладных программ SPSS Base 19.0.
Учитывая упомянутый индикатор Государственной программы, в качестве результативного признака был принят индекс физического объема производства продукции сельского хозяйства. Оценками статистической закономерности являются показатели корреляционной связи. Для определения силы связи между показателями были рассчитаны коэффициенты корреляции. Предпочтение отдано коэффициенту корреляции Спирмена.
В соответствии с рекомендациями [106, с.175] выявленные среди признаков выбросы и экстремальные значения, определенные с помощью ящичных диаграмм (рис. 28), были заблаговременно удалены. При расчете корреляций наблюдения с пропущенными значениями исключались попарно, при расчете регрессий – замещались средними значениями.
Анализу подвергались характеристики факторов производства: земля, труд, капитал, предпринимательская активность. Рассматривались показатели использования пашни, трудовых ресурсов (численность населения, средний возраст, уровень оплаты труда и др.), материальных факторов (внесение удобрений, обеспеченность техникой, износ основных фондов, инвестиции), сельскохозяйственного производства продуктов растениеводства и животноводства (по категориям сельских товаропроизводителей).
Рис.28. Ящичная диаграмма размаха значений факторной переменной «Фондообеспеченность работников в расчете на 100 га сельхозугодий» (* – экстремальное значение, ○ – выброс)
Источник: сост. автором с использованием ППП SPSS Base 19.0
В 2011 году по всем категориям хозяйств муниципальных районов были выявлены статистически значимые корреляции между индексом объема производства продукции сельского хозяйства Isx и следующими переменными (табл. 12).
Таблица 12
Описательные статистики по хозяйствам всех категорий
Волгоградской области в 2011 году

Показатели

Обозначение

Средняя

Стандартное отклонение

Стандартизи–рованные

асим–метрия

эксцесс

Индекс объема производства продукции сельского хозяйства, %

Isx

129,00

23,43

2,26

-0,07

Урожайность зерновых культур, ц/га

х1

15,83

5,43

0,29

-1,15

Условное поголовье скота в расчете на 100 га сельхозугодий, усл. голов

х2

6,92

2,02

1,62

0,65

Урожайность ячменя в крестьянских (фермерских) хозяйствах, ц/га

х3

12,71

7,18

1,08

-0,75

Средний возраст сельского населения, лет

х4

39,73

1,62

-0,25

-0,19

Среднемесячная зарплата работников в сельхозпредприятиях, руб.

х5

9944

1953

-0,77

-0,66

Износ основных фондов в сельхозпредприятиях, %

х6

47,58

9,65

0,13

-0,29

Фондовооруженность в сельхозпредприятиях, тыс. руб.

х7

632,18

258,78

0,36

0,21

Удельный вес посевов в пашне сельхозпредприятий, %

х8

54,98

13,57

0,11

-0,43

Цепной темп урожайности зерновых культур в сельхозпредприятиях, %

х9

134,97

45,43

1,68

0,19

Цепной темп урожайности озимой пшеницы в крестьянских (фермерских) хозяйствах, %

х10

180,79

88,50

1,72

0,62

Внесение минеральных удобрений на 1 га посевов в сельхозпредприятиях, кг

х11

12,03

9,94

1,24

-0,79

Источник: сост. автором
По величине вычисленных значений стандартизированных показателей асимметрии и эксцесса (отношение коэффициентов к средней квадратической ошибке) распределение всех факторных переменных может быть признано близким к нормальному.
На показатели урожайности зерновых культур оказывают влияние погодно-метеорологические условия. Исследование корреляционной связи индекса объема производства продукции сельского хозяйства Волгоградской области с характеристиками метеорологических измерений в муниципальных районах было бы более содержательным и точным. Однако, такие измерения проводятся только в половине муниципальных районов. Урожайность зерновых культур в этих муниципальных районах значимо коррелирована с величиной осадков, коэффициент корреляции Спирмена в 2011 году составил 0,49.
Вместе с тем, на урожайность оказывают влияние и управляемые факторы. Урожайность зерна (Uz) в муниципальных районах Волгоградской области значимо коррелирована с объемом внесения минеральных удобрений, вариация которых на 36% объясняет вариацию урожайности зерновых культур.
Uz = 11,704 + 0,343 х11.
(0,08)
Регрессионное уравнение при F(1,31)=19,1 и коэффициенты регрессии (tx11=4,4) статистически значимы. В среднем по муниципальным районам отклонение объема внесения минеральных удобрений от средней величины на 1 кг приводило к отклонению урожайности зерновых культур на 0,34 ц/га.
В уравнение связи индекса объема производства продукции сельского хозяйства (Isx) включена детерминанта: х8 «Удельный вес посевов в пашне сельхозпредприятий».
Isx = 58,491 + 1,282x8.
(0,24)
Регрессионное уравнение при F(1,31)=28,9 и коэффициенты регрессии (tx8=5,3) статистически значимы. Свободный коэффициент не имеет экономического смысла. Вариация индекса объема производства продукции сельского хозяйства на 59% связана с изменением детерминанты. В Волгоградской области в настоящее время животноводство в крупных и средних предприятиях развито только в отдельных муниципальных районах, приоритетом является зерновое и масличное производство. Поэтому включение в уравнение показателя доли посевов в пашне экономически обосновано, с ростом этой доли прирастает и продукция. В соответствии с полученным регрессионным уравнением, в среднем по муниципальным районам отклонение доли посевов в пашне сельхозпредприятий на 1 п.п. приводило к отклонению с таким же знаком индекса объема производства продукции сельского хозяйства соответственно на 1,28 п.п.
На основе уравнений регрессии рассчитаны несколько вариантов прогноза (табл. 13). Пессимистичный прогноз составлен при наименьших среди муниципальных районов значениях детерминант, варианты реалистичного прогноза предполагают в первом случае 5% прирост, во втором – 10% прирост детерминант.
Таблица 13
Варианты прогноза урожайности зерновых культур и индекса объема производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий
Волгоградской области

Варианты прогноза

Возможное значение детерминанты

Ожидаемое по уравнению значение результативного признака

Доверительные интервалы

нижняя
граница

верхняя
граница

Урожайность зерновых культур, ц/га





Пессимистичный

0,0

11,7

2,5

20,9

Реалистичный (1 вариант)

12,6

16,0

7,1

25,0

Реалистичный (2 вариант)

13,2

16,2

7,3

25,2

Оптимистичный

34,0

23,4

13,7

33,0

Индекс объема производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, %





Пессимистичный

29,2

95,9

82,0

109,8

Реалистичный (1 вариант)

57,7

132,5

126,3

138,7

Реалистичный (2 вариант)

60,5

136,0

129,4

142,6

Оптимистичный

80,8

162,0

148,0

176,0

Источник: сост. автором
Оптимистичный прогноз основан на предположении, что во всех муниципальных районах значения детерминант будут равны максимальному значению, отмеченному в 2011 году. Широкий доверительный интервал прогноза для урожайности зерновых культур связан со значительной вариацией объема внесения минеральных удобрений. Так, в 2011 году в Дубовском и Палласовском районах совсем не вносили удобрений под посевы зерновых культур.
Таким образом, прогноз параметров сельского хозяйства по сформировавшимся тенденциям дает возможность увидеть наиболее вероятный результат на 2–3 года вперед при условии сохранения всех действующих факторов и условий производства. Соотнесение же результатов прогноза с ожидаемыми индикаторами приводит к необходимости вычленять управляемые, статистически значимые детерминанты, воздействие на которые приведет к изменению результирующих величин. Построенные регрессионные уравнения дали возможность оценить значения регрессоров и спрогнозировать значения показателей на вариантной основе.
Результатом реализации диагностической компоненты мониторинговой системы является получение прогнозов, открывающих управляющим структурам возможность формировать стратегии развития аграрной сферы на региональном и муниципальном уровнях, разрабатывать механизмы эффективного воздействия на управляемую систему для получения желаемых результатов.
Управление развитием сельского хозяйства региона и муниципальных районов, базирующееся на проведении экономического мониторинга, включает целостную систему инструментов и основывается на поэтапном преобразовании информации. Алгоритм управления развитием сельского хозяйства предусматривает последовательность процедур, выполняемых при межведомственном взаимодействии и необходимых для принятия обоснованных управленческих решений, направленных на обеспечение выполнения программ развития сельского хозяйства региона и муниципальных районов.



edu 2018 год. Все права принадлежат их авторам! Главная